(N-1) 次元配列による N 次元配列のインデックス付け
(N を使用した N 次元配列へのアクセス) -1) 次元配列では、特定の次元に沿って整列された値を求めるときに問題が発生します。 np.argmax を使用した従来のアプローチでは不十分な場合があります。
高度なインデックス作成アプローチ
np.ogrid を使用した高度なインデックス作成により、エレガントなインデックス作成を実現できます。 3D 配列 a と最初の次元に沿ったその argmax の場合、idx:
import numpy as np a = np.random.random_sample((3, 4, 4)) idx = np.argmax(a, axis=0) m, n = a.shape[1:] I, J = np.ogrid[:m, :n] a_max_values = a[idx, I, J]
このアプローチでは、インデックス配列を元の配列の全次元に効果的に拡張するグリッドが作成されます。
任意の次元の一般化
より一般化された解決策として、argmax_to_max() 関数を定義できます。
def argmax_to_max(arr, argmax, axis): new_shape = list(arr.shape) del new_shape[axis] grid = np.ogrid[tuple(map(slice, new_shape))] grid.insert(axis, argmax) return arr[tuple(grid)]
この関数は、元の配列、その argmax、
一般的なインデックス付けの代替アプローチ
(N-1) 次元で任意の N 次元配列をインデックス付けする場合配列の場合、all_idx() 関数はより単純化されたソリューションです。
def all_idx(idx, axis): grid = np.ogrid[tuple(map(slice, idx.shape))] grid.insert(axis, idx) return tuple(grid)
この関数を使用すると、axis 軸に沿った idx を使用して配列 a にインデックスを付けることができます。
axis = 0 a_max_values = a[all_idx(idx, axis=axis)]
以上が低次元のインデックス配列を使用して N 次元配列に効率的にインデックスを付けるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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